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DTN中基于貝葉斯的節點(diǎn)相遇概率預測方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程系,河北 邯鄲 056001;2.北京航空航天大學(xué) 計算機學(xué)院,北京 100191)

作者簡(jiǎn)介:

馬繼紅(1977-),女,河北定州人,在讀碩士,副教授,主要從事計算機控制方向的研究。 白躍彬(1962-),男,河北石家莊人,教授,博士生導師,主要從事計算機網(wǎng)絡(luò )及分布式系統方向的研究。[

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(61073076);河北省科技計劃支撐項目(13200326D)。


A Prediction Method of Node Encounter Probability Using Bayesian in DTN
Author:
Affiliation:

(1.Department of Mechanical and Electrical Engineering,Handan Polytechnic College,Handan 056001,China ;2.School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China)

Fund Project:

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    摘要:

    DTN網(wǎng)絡(luò )由于頻繁的網(wǎng)絡(luò )斷開(kāi)、高延遲和異構性等原因,導致網(wǎng)絡(luò )可用性較低;為了提高DTN網(wǎng)絡(luò )可用性,一方面要提高數據包送達目的節點(diǎn)的比例,另一方面也要注意控制網(wǎng)絡(luò )中的副本數量;著(zhù)重研究在便攜設備交換網(wǎng)(PSN)和移動(dòng)規律性較弱的車(chē)載網(wǎng)絡(luò )(VAN)等網(wǎng)絡(luò )中對節點(diǎn)相遇概率直接預測的方法;提出了一種利用貝葉斯概率的方法進(jìn)行相遇概率預測,這種方法基于數據集的歷史數據,不依賴(lài)于具體的數據集,具有較好的適應性和準確性。

    Abstract:

    Due to the frequent network disconnection,high latency and heterogeneity,DTN network has resulted in low network availability. In order to improve the availability of DTN network,it should increase the proportion of the data packets to the destination node. On the other hand,it also should control the number of copies in the network. The method of direct prediction of node encounter probability in the network,such as PSN,and weak regularity VAN,is studied. It presents a prediction method of Bayesian probability of encounter probability. This method is based on the historical data of data sets,which is not dependent on specific data sets,with better flexibility and accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

馬繼紅,楊文濤,白躍彬. DTN中基于貝葉斯的節點(diǎn)相遇概率預測方法計算機測量與控制[J].,2016,24(4):158.

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歷史
  • 收稿日期:2015-10-17
  • 最后修改日期:2015-10-30
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
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